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library("margins")
library("xtable")
location <- "/Users/dillonlaaker/Box Sync/Stability/"
setwd(paste(location, "data/datasets", sep = ""))
bes <- read.dta("bes_data.dta")
liss <- read.dta("liss_data.dta")


liss$missingwave8 <- 1
liss$missingwave8[is.na(liss$immigration_8)] <- 0
liss$missingwave9 <- 1
liss$missingwave9[is.na(liss$immigration_9)] <- 0
liss$missingwave10 <- 1
liss$missingwave10[is.na(liss$immigration_10)] <- 0
liss$missingwave11 <- 1
liss$missingwave11[is.na(liss$immigration_11)] <- 0
liss$missingwave12 <- 1
liss$missingwave12[is.na(liss$immigration_12)] <- 0
liss$missingwave13 <- 1
liss$missingwave13[is.na(liss$immigration_13)] <- 0
liss$missingwave14 <- 1
liss$missingwave14[is.na(liss$immigration_14)] <- 0
liss$missingwave16 <- 1
liss$missingwave16[is.na(liss$immigration_16)] <- 0
liss$missingwave17 <- 1
liss$missingwave17[is.na(liss$immigration_17)] <- 0
liss$missingwave <- liss$missingwave8 + liss$missingwave9 + liss$missingwave10 + liss$missingwave11 + liss$missingwave12 + liss$missingwave13 + liss$missingwave14 + liss$missingwave16 + liss$missingwave17
liss$immb9 <- rowSums(cbind(liss$immigration_8, liss$immigration_9), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immigration_8) & is.na(liss$immigration_9), NA, 0)
liss$immb10 <- rowSums(cbind(liss$immb9, liss$immigration_10), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb9) & is.na(liss$immigration_10), NA, 0)
liss$immb11 <- rowSums(cbind(liss$immb10, liss$immigration_11), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb10) & is.na(liss$immigration_11), NA, 0)
liss$immb12 <- rowSums(cbind(liss$immb11, liss$immigration_12), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb11) & is.na(liss$immigration_12), NA, 0)
liss$immb13 <- rowSums(cbind(liss$immb12, liss$immigration_13), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb12) & is.na(liss$immigration_13), NA, 0)
liss$immb14 <- rowSums(cbind(liss$immb13, liss$immigration_14), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb13) & is.na(liss$immigration_14), NA, 0)
liss$immb16 <- rowSums(cbind(liss$immb14, liss$immigration_16), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb14) & is.na(liss$immigration_16), NA, 0)
liss$immb17 <- rowSums(cbind(liss$immb16, liss$immigration_17), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb16) & is.na(liss$immigration_17), NA, 0)
liss$immigration <- liss$immb17
liss$immigration[liss$missingwave>=0 & liss$missingwave<=5] <- NA
liss$immigration <- (liss$immigration)/(liss$missingwave)
liss$extremity <- liss$immigration
liss$extremity <- abs(3 - liss$extremity)/2
liss$immsqrd8 <- (liss$immigration_8 - liss$immigration)^2
liss$immsqrd9 <- (liss$immigration_9 - liss$immigration)^2
liss$immsqrd10 <- (liss$immigration_10 - liss$immigration)^2
liss$immsqrd11 <- (liss$immigration_11 - liss$immigration)^2
liss$immsqrd12 <- (liss$immigration_12 - liss$immigration)^2
liss$immsqrd13 <- (liss$immigration_13 - liss$immigration)^2
liss$immsqrd14 <- (liss$immigration_14 - liss$immigration)^2
liss$immsqrd16 <- (liss$immigration_16 - liss$immigration)^2
liss$immsqrd17 <- (liss$immigration_17 - liss$immigration)^2
liss$immb9 <- rowSums(cbind(liss$immsqrd8, liss$immsqrd9), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immsqrd8) & is.na(liss$immsqrd9), NA, 0)
liss$immb10 <- rowSums(cbind(liss$immb9, liss$immsqrd10), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb9) & is.na(liss$immsqrd10), NA, 0)
liss$immb11 <- rowSums(cbind(liss$immb10, liss$immsqrd11), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb10) & is.na(liss$immsqrd11), NA, 0)
liss$immb12 <- rowSums(cbind(liss$immb11, liss$immsqrd12), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb11) & is.na(liss$immsqrd12), NA, 0)
liss$immb13 <- rowSums(cbind(liss$immb12, liss$immsqrd13), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb12) & is.na(liss$immsqrd13), NA, 0)
liss$immb14 <- rowSums(cbind(liss$immb13, liss$immsqrd14), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb13) & is.na(liss$immsqrd14), NA, 0)
liss$immb16 <- rowSums(cbind(liss$immb14, liss$immsqrd16), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb14) & is.na(liss$immsqrd16), NA, 0)
liss$immb17 <- rowSums(cbind(liss$immb16, liss$immsqrd17), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb16) & is.na(liss$immsqrd17), NA, 0)
liss$immsqrd <- liss$immb17
liss$immsqrd[liss$missingwave>=0 & liss$missingwave<=5] <- NA
liss$varimm <- (liss$immsqrd)/((liss$missingwave))
liss$immigration <- (liss$immigration - 1)/4 

liss$age9 <- liss$age8+1
liss$missingwave8 <- 1
liss$missingwave8[is.na(liss$age8)] <- 0
liss$missingwave9 <- 1
liss$missingwave9[is.na(liss$age9)] <- 0
liss$missingwave10 <- 1
liss$missingwave10[is.na(liss$age10)] <- 0
liss$missingwave11 <- 1
liss$missingwave11[is.na(liss$age11)] <- 0
liss$missingwave12 <- 1
liss$missingwave12[is.na(liss$age12)] <- 0
liss$missingwave13 <- 1
liss$missingwave13[is.na(liss$age13)] <- 0
liss$missingwave14 <- 1
liss$missingwave14[is.na(liss$age14)] <- 0
liss$missingwave16 <- 1
liss$missingwave16[is.na(liss$age16)] <- 0
liss$missingwave17 <- 1
liss$missingwave17[is.na(liss$age17)] <- 0
liss$missingwave <- liss$missingwave8 + liss$missingwave9 + liss$missingwave10 + liss$missingwave11 + liss$missingwave12 + liss$missingwave13 + liss$missingwave14 + liss$missingwave16 + liss$missingwave17
liss$ageb9 <- rowSums(cbind(liss$age8, liss$age9), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$age8) & is.na(liss$age9), NA, 0)
liss$ageb10 <- rowSums(cbind(liss$ageb9, liss$age10), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$ageb9) & is.na(liss$age10), NA, 0)
liss$ageb11 <- rowSums(cbind(liss$ageb10, liss$age11), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$ageb10) & is.na(liss$age11), NA, 0)
liss$ageb12 <- rowSums(cbind(liss$ageb11, liss$age12), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$ageb11) & is.na(liss$age12), NA, 0)
liss$ageb13 <- rowSums(cbind(liss$ageb12, liss$age13), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$ageb12) & is.na(liss$age13), NA, 0)
liss$ageb14 <- rowSums(cbind(liss$ageb13, liss$age14), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$ageb13) & is.na(liss$age14), NA, 0)
liss$ageb16 <- rowSums(cbind(liss$ageb14, liss$age16), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$ageb14) & is.na(liss$age16), NA, 0)
liss$ageb17 <- rowSums(cbind(liss$ageb16, liss$age17), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$ageb16) & is.na(liss$age17), NA, 0)
liss$age <- liss$ageb17
liss$age[liss$missingwave>=0 & liss$missingwave<=5] <- NA
liss$age <- (liss$age)/(liss$missingwave)

liss$missingwave8 <- 1
liss$missingwave8[is.na(liss$imm1_8)] <- 0
liss$missingwave9 <- 1
liss$missingwave9[is.na(liss$imm1_9)] <- 0
liss$missingwave10 <- 1
liss$missingwave10[is.na(liss$imm1_10)] <- 0
liss$missingwave11 <- 1
liss$missingwave11[is.na(liss$imm1_11)] <- 0
liss$missingwave12 <- 1
liss$missingwave12[is.na(liss$imm1_12)] <- 0
liss$missingwave13 <- 1
liss$missingwave13[is.na(liss$imm1_13)] <- 0
liss$missingwave14 <- 1
liss$missingwave14[is.na(liss$imm1_14)] <- 0
liss$missingwave16 <- 1
liss$missingwave16[is.na(liss$imm1_16)] <- 0
liss$missingwave17 <- 1
liss$missingwave17[is.na(liss$imm1_17)] <- 0
liss$missingwave <- liss$missingwave8 + liss$missingwave9 + liss$missingwave10 + liss$missingwave11 + liss$missingwave12 + liss$missingwave13 + liss$missingwave14 + liss$missingwave16 + liss$missingwave17
liss$immb9 <- rowSums(cbind(liss$imm1_8, liss$imm1_9), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$imm1_8) & is.na(liss$imm1_9), NA, 0)
liss$immb10 <- rowSums(cbind(liss$immb9, liss$imm1_10), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb9) & is.na(liss$imm1_10), NA, 0)
liss$immb11 <- rowSums(cbind(liss$immb10, liss$imm1_11), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb10) & is.na(liss$imm1_11), NA, 0)
liss$immb12 <- rowSums(cbind(liss$immb11, liss$imm1_12), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb11) & is.na(liss$imm1_12), NA, 0)
liss$immb13 <- rowSums(cbind(liss$immb12, liss$imm1_13), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb12) & is.na(liss$imm1_13), NA, 0)
liss$immb14 <- rowSums(cbind(liss$immb13, liss$imm1_14), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb13) & is.na(liss$imm1_14), NA, 0)
liss$immb16 <- rowSums(cbind(liss$immb14, liss$imm1_16), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb14) & is.na(liss$imm1_16), NA, 0)
liss$immb17 <- rowSums(cbind(liss$immb16, liss$imm1_17), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb16) & is.na(liss$imm1_17), NA, 0)
liss$immigration1 <- liss$immb17
liss$immigration1[liss$missingwave>=0 & liss$missingwave<=5] <- NA
liss$immigration1 <- (liss$immigration1)/(liss$missingwave)
liss$extremity1 <- liss$immigration1
liss$extremity1 <- abs(3 - liss$extremity1)/2
liss$immsqrd8 <- (liss$imm1_8 - liss$immigration1)^2
liss$immsqrd9 <- (liss$imm1_9 - liss$immigration1)^2
liss$immsqrd10 <- (liss$imm1_10 - liss$immigration1)^2
liss$immsqrd11 <- (liss$imm1_11 - liss$immigration1)^2
liss$immsqrd12 <- (liss$imm1_12 - liss$immigration1)^2
liss$immsqrd13 <- (liss$imm1_13 - liss$immigration1)^2
liss$immsqrd14 <- (liss$imm1_14 - liss$immigration1)^2
liss$immsqrd16 <- (liss$imm1_16 - liss$immigration1)^2
liss$immsqrd17 <- (liss$imm1_17 - liss$immigration1)^2
liss$immb9 <- rowSums(cbind(liss$immsqrd8, liss$immsqrd9), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immsqrd8) & is.na(liss$immsqrd9), NA, 0)
liss$immb10 <- rowSums(cbind(liss$immb9, liss$immsqrd10), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb9) & is.na(liss$immsqrd10), NA, 0)
liss$immb11 <- rowSums(cbind(liss$immb10, liss$immsqrd11), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb10) & is.na(liss$immsqrd11), NA, 0)
liss$immb12 <- rowSums(cbind(liss$immb11, liss$immsqrd12), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb11) & is.na(liss$immsqrd12), NA, 0)
liss$immb13 <- rowSums(cbind(liss$immb12, liss$immsqrd13), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb12) & is.na(liss$immsqrd13), NA, 0)
liss$immb14 <- rowSums(cbind(liss$immb13, liss$immsqrd14), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb13) & is.na(liss$immsqrd14), NA, 0)
liss$immb16 <- rowSums(cbind(liss$immb14, liss$immsqrd16), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb14) & is.na(liss$immsqrd16), NA, 0)
liss$immb17 <- rowSums(cbind(liss$immb16, liss$immsqrd17), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb16) & is.na(liss$immsqrd17), NA, 0)
liss$immsqrd <- liss$immb17
liss$immsqrd[liss$missingwave>=0 & liss$missingwave<=5] <- NA
liss$varimm1 <- (liss$immsqrd)/((liss$missingwave))
liss$immigration1 <- (liss$immigration1 - 1)/4

liss$missingwave8 <- 1
liss$missingwave8[is.na(liss$imm2_8)] <- 0
liss$missingwave9 <- 1
liss$missingwave9[is.na(liss$imm2_9)] <- 0
liss$missingwave10 <- 1
liss$missingwave10[is.na(liss$imm2_10)] <- 0
liss$missingwave11 <- 1
liss$missingwave11[is.na(liss$imm2_11)] <- 0
liss$missingwave12 <- 1
liss$missingwave12[is.na(liss$imm2_12)] <- 0
liss$missingwave13 <- 1
liss$missingwave13[is.na(liss$imm2_13)] <- 0
liss$missingwave14 <- 1
liss$missingwave14[is.na(liss$imm2_14)] <- 0
liss$missingwave16 <- 1
liss$missingwave16[is.na(liss$imm2_16)] <- 0
liss$missingwave17 <- 1
liss$missingwave17[is.na(liss$imm2_17)] <- 0
liss$missingwave <- liss$missingwave8 + liss$missingwave9 + liss$missingwave10 + liss$missingwave11 + liss$missingwave12 + liss$missingwave13 + liss$missingwave14 + liss$missingwave16 + liss$missingwave17
liss$immb9 <- rowSums(cbind(liss$imm2_8, liss$imm2_9), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$imm2_8) & is.na(liss$imm2_9), NA, 0)
liss$immb10 <- rowSums(cbind(liss$immb9, liss$imm2_10), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb9) & is.na(liss$imm2_10), NA, 0)
liss$immb11 <- rowSums(cbind(liss$immb10, liss$imm2_11), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb10) & is.na(liss$imm2_11), NA, 0)
liss$immb12 <- rowSums(cbind(liss$immb11, liss$imm2_12), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb11) & is.na(liss$imm2_12), NA, 0)
liss$immb13 <- rowSums(cbind(liss$immb12, liss$imm2_13), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb12) & is.na(liss$imm2_13), NA, 0)
liss$immb14 <- rowSums(cbind(liss$immb13, liss$imm2_14), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb13) & is.na(liss$imm2_14), NA, 0)
liss$immb16 <- rowSums(cbind(liss$immb14, liss$imm2_16), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb14) & is.na(liss$imm2_16), NA, 0)
liss$immb17 <- rowSums(cbind(liss$immb16, liss$imm2_17), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb16) & is.na(liss$imm2_17), NA, 0)
liss$immigration2 <- liss$immb17
liss$immigration2[liss$missingwave>=0 & liss$missingwave<=5] <- NA
liss$immigration2 <- (liss$immigration2)/(liss$missingwave)
liss$extremity2 <- liss$immigration2
liss$extremity2 <- abs(3 - liss$extremity2)/2
liss$immsqrd8 <- (liss$imm2_8 - liss$immigration2)^2
liss$immsqrd9 <- (liss$imm2_9 - liss$immigration2)^2
liss$immsqrd10 <- (liss$imm2_10 - liss$immigration2)^2
liss$immsqrd11 <- (liss$imm2_11 - liss$immigration2)^2
liss$immsqrd12 <- (liss$imm2_12 - liss$immigration2)^2
liss$immsqrd13 <- (liss$imm2_13 - liss$immigration2)^2
liss$immsqrd14 <- (liss$imm2_14 - liss$immigration2)^2
liss$immsqrd16 <- (liss$imm2_16 - liss$immigration2)^2
liss$immsqrd17 <- (liss$imm2_17 - liss$immigration2)^2
liss$immb9 <- rowSums(cbind(liss$immsqrd8, liss$immsqrd9), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immsqrd8) & is.na(liss$immsqrd9), NA, 0)
liss$immb10 <- rowSums(cbind(liss$immb9, liss$immsqrd10), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb9) & is.na(liss$immsqrd10), NA, 0)
liss$immb11 <- rowSums(cbind(liss$immb10, liss$immsqrd11), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb10) & is.na(liss$immsqrd11), NA, 0)
liss$immb12 <- rowSums(cbind(liss$immb11, liss$immsqrd12), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb11) & is.na(liss$immsqrd12), NA, 0)
liss$immb13 <- rowSums(cbind(liss$immb12, liss$immsqrd13), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb12) & is.na(liss$immsqrd13), NA, 0)
liss$immb14 <- rowSums(cbind(liss$immb13, liss$immsqrd14), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb13) & is.na(liss$immsqrd14), NA, 0)
liss$immb16 <- rowSums(cbind(liss$immb14, liss$immsqrd16), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb14) & is.na(liss$immsqrd16), NA, 0)
liss$immb17 <- rowSums(cbind(liss$immb16, liss$immsqrd17), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb16) & is.na(liss$immsqrd17), NA, 0)
liss$immsqrd <- liss$immb17
liss$immsqrd[liss$missingwave>=0 & liss$missingwave<=5] <- NA
liss$varimm2 <- (liss$immsqrd)/((liss$missingwave))
liss$immigration2 <- (liss$immigration2 - 1)/4


liss$missingwave8 <- 1
liss$missingwave8[is.na(liss$imm3_8)] <- 0
liss$missingwave9 <- 1
liss$missingwave9[is.na(liss$imm3_9)] <- 0
liss$missingwave10 <- 1
liss$missingwave10[is.na(liss$imm3_10)] <- 0
liss$missingwave11 <- 1
liss$missingwave11[is.na(liss$imm3_11)] <- 0
liss$missingwave12 <- 1
liss$missingwave12[is.na(liss$imm3_12)] <- 0
liss$missingwave13 <- 1
liss$missingwave13[is.na(liss$imm3_13)] <- 0
liss$missingwave14 <- 1
liss$missingwave14[is.na(liss$imm3_14)] <- 0
liss$missingwave16 <- 1
liss$missingwave16[is.na(liss$imm3_16)] <- 0
liss$missingwave17 <- 1
liss$missingwave17[is.na(liss$imm3_17)] <- 0
liss$missingwave <- liss$missingwave8 + liss$missingwave9 + liss$missingwave10 + liss$missingwave11 + liss$missingwave12 + liss$missingwave13 + liss$missingwave14 + liss$missingwave16 + liss$missingwave17
liss$immb9 <- rowSums(cbind(liss$imm3_8, liss$imm3_9), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$imm3_8) & is.na(liss$imm3_9), NA, 0)
liss$immb10 <- rowSums(cbind(liss$immb9, liss$imm3_10), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb9) & is.na(liss$imm3_10), NA, 0)
liss$immb11 <- rowSums(cbind(liss$immb10, liss$imm3_11), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb10) & is.na(liss$imm3_11), NA, 0)
liss$immb12 <- rowSums(cbind(liss$immb11, liss$imm3_12), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb11) & is.na(liss$imm3_12), NA, 0)
liss$immb13 <- rowSums(cbind(liss$immb12, liss$imm3_13), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb12) & is.na(liss$imm3_13), NA, 0)
liss$immb14 <- rowSums(cbind(liss$immb13, liss$imm3_14), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb13) & is.na(liss$imm3_14), NA, 0)
liss$immb16 <- rowSums(cbind(liss$immb14, liss$imm3_16), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb14) & is.na(liss$imm3_16), NA, 0)
liss$immb17 <- rowSums(cbind(liss$immb16, liss$imm3_17), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb16) & is.na(liss$imm3_17), NA, 0)
liss$immigration3 <- liss$immb17
liss$immigration3[liss$missingwave>=0 & liss$missingwave<=5] <- NA
liss$immigration3 <- (liss$immigration3)/(liss$missingwave)
liss$extremity3 <- liss$immigration3
liss$extremity3 <- abs(3 - liss$extremity3)/2
liss$immsqrd8 <- (liss$imm3_8 - liss$immigration3)^2
liss$immsqrd9 <- (liss$imm3_9 - liss$immigration3)^2
liss$immsqrd10 <- (liss$imm3_10 - liss$immigration3)^2
liss$immsqrd11 <- (liss$imm3_11 - liss$immigration3)^2
liss$immsqrd12 <- (liss$imm3_12 - liss$immigration3)^2
liss$immsqrd13 <- (liss$imm3_13 - liss$immigration3)^2
liss$immsqrd14 <- (liss$imm3_14 - liss$immigration3)^2
liss$immsqrd16 <- (liss$imm3_16 - liss$immigration3)^2
liss$immsqrd17 <- (liss$imm3_17 - liss$immigration3)^2
liss$immb9 <- rowSums(cbind(liss$immsqrd8, liss$immsqrd9), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immsqrd8) & is.na(liss$immsqrd9), NA, 0)
liss$immb10 <- rowSums(cbind(liss$immb9, liss$immsqrd10), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb9) & is.na(liss$immsqrd10), NA, 0)
liss$immb11 <- rowSums(cbind(liss$immb10, liss$immsqrd11), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb10) & is.na(liss$immsqrd11), NA, 0)
liss$immb12 <- rowSums(cbind(liss$immb11, liss$immsqrd12), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb11) & is.na(liss$immsqrd12), NA, 0)
liss$immb13 <- rowSums(cbind(liss$immb12, liss$immsqrd13), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb12) & is.na(liss$immsqrd13), NA, 0)
liss$immb14 <- rowSums(cbind(liss$immb13, liss$immsqrd14), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb13) & is.na(liss$immsqrd14), NA, 0)
liss$immb16 <- rowSums(cbind(liss$immb14, liss$immsqrd16), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb14) & is.na(liss$immsqrd16), NA, 0)
liss$immb17 <- rowSums(cbind(liss$immb16, liss$immsqrd17), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb16) & is.na(liss$immsqrd17), NA, 0)
liss$immsqrd <- liss$immb17
liss$immsqrd[liss$missingwave>=0 & liss$missingwave<=5] <- NA
liss$varimm3 <- (liss$immsqrd)/((liss$missingwave))
liss$immigration3 <- (liss$immigration3 - 1)/4


liss$missingwave8 <- 1
liss$missingwave8[is.na(liss$imm4_8)] <- 0
liss$missingwave9 <- 1
liss$missingwave9[is.na(liss$imm4_9)] <- 0
liss$missingwave10 <- 1
liss$missingwave10[is.na(liss$imm4_10)] <- 0
liss$missingwave11 <- 1
liss$missingwave11[is.na(liss$imm4_11)] <- 0
liss$missingwave12 <- 1
liss$missingwave12[is.na(liss$imm4_12)] <- 0
liss$missingwave13 <- 1
liss$missingwave13[is.na(liss$imm4_13)] <- 0
liss$missingwave14 <- 1
liss$missingwave14[is.na(liss$imm4_14)] <- 0
liss$missingwave16 <- 1
liss$missingwave16[is.na(liss$imm4_16)] <- 0
liss$missingwave17 <- 1
liss$missingwave17[is.na(liss$imm4_17)] <- 0
liss$missingwave <- liss$missingwave8 + liss$missingwave9 + liss$missingwave10 + liss$missingwave11 + liss$missingwave12 + liss$missingwave13 + liss$missingwave14 + liss$missingwave16 + liss$missingwave17
liss$immb9 <- rowSums(cbind(liss$imm4_8, liss$imm4_9), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$imm4_8) & is.na(liss$imm4_9), NA, 0)
liss$immb10 <- rowSums(cbind(liss$immb9, liss$imm4_10), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb9) & is.na(liss$imm4_10), NA, 0)
liss$immb11 <- rowSums(cbind(liss$immb10, liss$imm4_11), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb10) & is.na(liss$imm4_11), NA, 0)
liss$immb12 <- rowSums(cbind(liss$immb11, liss$imm4_12), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb11) & is.na(liss$imm4_12), NA, 0)
liss$immb13 <- rowSums(cbind(liss$immb12, liss$imm4_13), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb12) & is.na(liss$imm4_13), NA, 0)
liss$immb14 <- rowSums(cbind(liss$immb13, liss$imm4_14), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb13) & is.na(liss$imm4_14), NA, 0)
liss$immb16 <- rowSums(cbind(liss$immb14, liss$imm4_16), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb14) & is.na(liss$imm4_16), NA, 0)
liss$immb17 <- rowSums(cbind(liss$immb16, liss$imm4_17), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb16) & is.na(liss$imm4_17), NA, 0)
liss$immigration4 <- liss$immb17
liss$immigration4[liss$missingwave>=0 & liss$missingwave<=5] <- NA
liss$immigration4 <- (liss$immigration4)/(liss$missingwave)
liss$extremity4 <- liss$immigration4
liss$extremity4 <- abs(3 - liss$extremity4)/2
liss$immsqrd8 <- (liss$imm4_8 - liss$immigration4)^2
liss$immsqrd9 <- (liss$imm4_9 - liss$immigration4)^2
liss$immsqrd10 <- (liss$imm4_10 - liss$immigration4)^2
liss$immsqrd11 <- (liss$imm4_11 - liss$immigration4)^2
liss$immsqrd12 <- (liss$imm4_12 - liss$immigration4)^2
liss$immsqrd13 <- (liss$imm4_13 - liss$immigration4)^2
liss$immsqrd14 <- (liss$imm4_14 - liss$immigration4)^2
liss$immsqrd16 <- (liss$imm4_16 - liss$immigration4)^2
liss$immsqrd17 <- (liss$imm4_17 - liss$immigration4)^2
liss$immb9 <- rowSums(cbind(liss$immsqrd8, liss$immsqrd9), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immsqrd8) & is.na(liss$immsqrd9), NA, 0)
liss$immb10 <- rowSums(cbind(liss$immb9, liss$immsqrd10), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb9) & is.na(liss$immsqrd10), NA, 0)
liss$immb11 <- rowSums(cbind(liss$immb10, liss$immsqrd11), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb10) & is.na(liss$immsqrd11), NA, 0)
liss$immb12 <- rowSums(cbind(liss$immb11, liss$immsqrd12), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb11) & is.na(liss$immsqrd12), NA, 0)
liss$immb13 <- rowSums(cbind(liss$immb12, liss$immsqrd13), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb12) & is.na(liss$immsqrd13), NA, 0)
liss$immb14 <- rowSums(cbind(liss$immb13, liss$immsqrd14), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb13) & is.na(liss$immsqrd14), NA, 0)
liss$immb16 <- rowSums(cbind(liss$immb14, liss$immsqrd16), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb14) & is.na(liss$immsqrd16), NA, 0)
liss$immb17 <- rowSums(cbind(liss$immb16, liss$immsqrd17), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb16) & is.na(liss$immsqrd17), NA, 0)
liss$immsqrd <- liss$immb17
liss$immsqrd[liss$missingwave>=0 & liss$missingwave<=5] <- NA
liss$varimm4 <- (liss$immsqrd)/((liss$missingwave))
liss$immigration4 <- (liss$immigration4 - 1)/4


liss$missingwave8 <- 1
liss$missingwave8[is.na(liss$imm5_8)] <- 0
liss$missingwave9 <- 1
liss$missingwave9[is.na(liss$imm5_9)] <- 0
liss$missingwave10 <- 1
liss$missingwave10[is.na(liss$imm5_10)] <- 0
liss$missingwave11 <- 1
liss$missingwave11[is.na(liss$imm5_11)] <- 0
liss$missingwave12 <- 1
liss$missingwave12[is.na(liss$imm5_12)] <- 0
liss$missingwave13 <- 1
liss$missingwave13[is.na(liss$imm5_13)] <- 0
liss$missingwave14 <- 1
liss$missingwave14[is.na(liss$imm5_14)] <- 0
liss$missingwave16 <- 1
liss$missingwave16[is.na(liss$imm5_16)] <- 0
liss$missingwave17 <- 1
liss$missingwave17[is.na(liss$imm5_17)] <- 0
liss$missingwave <- liss$missingwave8 + liss$missingwave9 + liss$missingwave10 + liss$missingwave11 + liss$missingwave12 + liss$missingwave13 + liss$missingwave14 + liss$missingwave16 + liss$missingwave17
liss$immb9 <- rowSums(cbind(liss$imm5_8, liss$imm5_9), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$imm5_8) & is.na(liss$imm5_9), NA, 0)
liss$immb10 <- rowSums(cbind(liss$immb9, liss$imm5_10), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb9) & is.na(liss$imm5_10), NA, 0)
liss$immb11 <- rowSums(cbind(liss$immb10, liss$imm5_11), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb10) & is.na(liss$imm5_11), NA, 0)
liss$immb12 <- rowSums(cbind(liss$immb11, liss$imm5_12), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb11) & is.na(liss$imm5_12), NA, 0)
liss$immb13 <- rowSums(cbind(liss$immb12, liss$imm5_13), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb12) & is.na(liss$imm5_13), NA, 0)
liss$immb14 <- rowSums(cbind(liss$immb13, liss$imm5_14), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb13) & is.na(liss$imm5_14), NA, 0)
liss$immb16 <- rowSums(cbind(liss$immb14, liss$imm5_16), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb14) & is.na(liss$imm5_16), NA, 0)
liss$immb17 <- rowSums(cbind(liss$immb16, liss$imm5_17), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb16) & is.na(liss$imm5_17), NA, 0)
liss$immigration5 <- liss$immb17
liss$immigration5[liss$missingwave>=0 & liss$missingwave<=5] <- NA
liss$immigration5 <- (liss$immigration5)/(liss$missingwave)
liss$extremity5 <- liss$immigration5
liss$extremity5 <- abs(3 - liss$extremity5)/2
liss$immsqrd8 <- (liss$imm5_8 - liss$immigration5)^2
liss$immsqrd9 <- (liss$imm5_9 - liss$immigration5)^2
liss$immsqrd10 <- (liss$imm5_10 - liss$immigration5)^2
liss$immsqrd11 <- (liss$imm5_11 - liss$immigration5)^2
liss$immsqrd12 <- (liss$imm5_12 - liss$immigration5)^2
liss$immsqrd13 <- (liss$imm5_13 - liss$immigration5)^2
liss$immsqrd14 <- (liss$imm5_14 - liss$immigration5)^2
liss$immsqrd16 <- (liss$imm5_16 - liss$immigration5)^2
liss$immsqrd17 <- (liss$imm5_17 - liss$immigration5)^2
liss$immb9 <- rowSums(cbind(liss$immsqrd8, liss$immsqrd9), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immsqrd8) & is.na(liss$immsqrd9), NA, 0)
liss$immb10 <- rowSums(cbind(liss$immb9, liss$immsqrd10), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb9) & is.na(liss$immsqrd10), NA, 0)
liss$immb11 <- rowSums(cbind(liss$immb10, liss$immsqrd11), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb10) & is.na(liss$immsqrd11), NA, 0)
liss$immb12 <- rowSums(cbind(liss$immb11, liss$immsqrd12), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb11) & is.na(liss$immsqrd12), NA, 0)
liss$immb13 <- rowSums(cbind(liss$immb12, liss$immsqrd13), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb12) & is.na(liss$immsqrd13), NA, 0)
liss$immb14 <- rowSums(cbind(liss$immb13, liss$immsqrd14), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb13) & is.na(liss$immsqrd14), NA, 0)
liss$immb16 <- rowSums(cbind(liss$immb14, liss$immsqrd16), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb14) & is.na(liss$immsqrd16), NA, 0)
liss$immb17 <- rowSums(cbind(liss$immb16, liss$immsqrd17), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb16) & is.na(liss$immsqrd17), NA, 0)
liss$immsqrd <- liss$immb17
liss$immsqrd[liss$missingwave>=0 & liss$missingwave<=5] <- NA
liss$varimm5 <- (liss$immsqrd)/((liss$missingwave))
liss$immigration5 <- (liss$immigration5 - 1)/4


liss$missingwave8 <- 1
liss$missingwave8[is.na(liss$imm6_8)] <- 0
liss$missingwave9 <- 1
liss$missingwave9[is.na(liss$imm6_9)] <- 0
liss$missingwave10 <- 1
liss$missingwave10[is.na(liss$imm6_10)] <- 0
liss$missingwave11 <- 1
liss$missingwave11[is.na(liss$imm6_11)] <- 0
liss$missingwave12 <- 1
liss$missingwave12[is.na(liss$imm6_12)] <- 0
liss$missingwave13 <- 1
liss$missingwave13[is.na(liss$imm6_13)] <- 0
liss$missingwave14 <- 1
liss$missingwave14[is.na(liss$imm6_14)] <- 0
liss$missingwave16 <- 1
liss$missingwave16[is.na(liss$imm6_16)] <- 0
liss$missingwave17 <- 1
liss$missingwave17[is.na(liss$imm6_17)] <- 0
liss$missingwave <- liss$missingwave8 + liss$missingwave9 + liss$missingwave10 + liss$missingwave11 + liss$missingwave12 + liss$missingwave13 + liss$missingwave14 + liss$missingwave16 + liss$missingwave17
liss$immb9 <- rowSums(cbind(liss$imm6_8, liss$imm6_9), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$imm6_8) & is.na(liss$imm6_9), NA, 0)
liss$immb10 <- rowSums(cbind(liss$immb9, liss$imm6_10), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb9) & is.na(liss$imm6_10), NA, 0)
liss$immb11 <- rowSums(cbind(liss$immb10, liss$imm6_11), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb10) & is.na(liss$imm6_11), NA, 0)
liss$immb12 <- rowSums(cbind(liss$immb11, liss$imm6_12), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb11) & is.na(liss$imm6_12), NA, 0)
liss$immb13 <- rowSums(cbind(liss$immb12, liss$imm6_13), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb12) & is.na(liss$imm6_13), NA, 0)
liss$immb14 <- rowSums(cbind(liss$immb13, liss$imm6_14), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb13) & is.na(liss$imm6_14), NA, 0)
liss$immb16 <- rowSums(cbind(liss$immb14, liss$imm6_16), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb14) & is.na(liss$imm6_16), NA, 0)
liss$immb17 <- rowSums(cbind(liss$immb16, liss$imm6_17), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb16) & is.na(liss$imm6_17), NA, 0)
liss$immigration6 <- liss$immb17
liss$immigration6[liss$missingwave>=0 & liss$missingwave<=5] <- NA
liss$immigration6 <- (liss$immigration6)/(liss$missingwave)
liss$extremity6 <- liss$immigration6
liss$extremity6 <- abs(3 - liss$extremity6)/2
liss$immsqrd8 <- (liss$imm6_8 - liss$immigration6)^2
liss$immsqrd9 <- (liss$imm6_9 - liss$immigration6)^2
liss$immsqrd10 <- (liss$imm6_10 - liss$immigration6)^2
liss$immsqrd11 <- (liss$imm6_11 - liss$immigration6)^2
liss$immsqrd12 <- (liss$imm6_12 - liss$immigration6)^2
liss$immsqrd13 <- (liss$imm6_13 - liss$immigration6)^2
liss$immsqrd14 <- (liss$imm6_14 - liss$immigration6)^2
liss$immsqrd16 <- (liss$imm6_16 - liss$immigration6)^2
liss$immsqrd17 <- (liss$imm6_17 - liss$immigration6)^2
liss$immb9 <- rowSums(cbind(liss$immsqrd8, liss$immsqrd9), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immsqrd8) & is.na(liss$immsqrd9), NA, 0)
liss$immb10 <- rowSums(cbind(liss$immb9, liss$immsqrd10), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb9) & is.na(liss$immsqrd10), NA, 0)
liss$immb11 <- rowSums(cbind(liss$immb10, liss$immsqrd11), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb10) & is.na(liss$immsqrd11), NA, 0)
liss$immb12 <- rowSums(cbind(liss$immb11, liss$immsqrd12), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb11) & is.na(liss$immsqrd12), NA, 0)
liss$immb13 <- rowSums(cbind(liss$immb12, liss$immsqrd13), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb12) & is.na(liss$immsqrd13), NA, 0)
liss$immb14 <- rowSums(cbind(liss$immb13, liss$immsqrd14), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb13) & is.na(liss$immsqrd14), NA, 0)
liss$immb16 <- rowSums(cbind(liss$immb14, liss$immsqrd16), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb14) & is.na(liss$immsqrd16), NA, 0)
liss$immb17 <- rowSums(cbind(liss$immb16, liss$immsqrd17), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$immb16) & is.na(liss$immsqrd17), NA, 0)
liss$immsqrd <- liss$immb17
liss$immsqrd[liss$missingwave>=0 & liss$missingwave<=5] <- NA
liss$varimm6 <- (liss$immsqrd)/((liss$missingwave))
liss$immigration6 <- (liss$immigration6 - 1)/4

liss$missingwave8 <- 1
liss$missingwave8[is.na(liss$ideology8)] <- 0
liss$missingwave9 <- 1
liss$missingwave9[is.na(liss$ideology9)] <- 0
liss$missingwave10 <- 1
liss$missingwave10[is.na(liss$ideology10)] <- 0
liss$missingwave11 <- 1
liss$missingwave11[is.na(liss$ideology11)] <- 0
liss$missingwave12 <- 1
liss$missingwave12[is.na(liss$ideology12)] <- 0
liss$missingwave13 <- 1
liss$missingwave13[is.na(liss$ideology13)] <- 0
liss$missingwave14 <- 1
liss$missingwave14[is.na(liss$ideology14)] <- 0
liss$missingwave16 <- 1
liss$missingwave16[is.na(liss$ideology16)] <- 0
liss$missingwave17 <- 1
liss$missingwave17[is.na(liss$ideology17)] <- 0
liss$missingwave <- liss$missingwave8 + liss$missingwave9 + liss$missingwave10 + liss$missingwave11 + liss$missingwave12 + liss$missingwave13 + liss$missingwave14 + liss$missingwave16 + liss$missingwave17

liss$ideob9 <- rowSums(cbind(liss$ideology8, liss$ideology9), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$ideology8) & is.na(liss$ideology9), NA, 0)
liss$ideob10 <- rowSums(cbind(liss$ideob9, liss$ideology10), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$ideob9) & is.na(liss$ideology10), NA, 0)
liss$ideob11 <- rowSums(cbind(liss$ideob10, liss$ideology11), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$ideob10) & is.na(liss$ideology11), NA, 0)
liss$ideob12 <- rowSums(cbind(liss$ideob11, liss$ideology12), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$ideob11) & is.na(liss$ideology12), NA, 0)
liss$ideob13 <- rowSums(cbind(liss$ideob12, liss$ideology13), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$ideob12) & is.na(liss$ideology13), NA, 0)
liss$ideob14 <- rowSums(cbind(liss$ideob13, liss$ideology14), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$ideob13) & is.na(liss$ideology14), NA, 0)
liss$ideob16 <- rowSums(cbind(liss$ideob14, liss$ideology16), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$ideob14) & is.na(liss$ideology16), NA, 0)
liss$ideob17 <- rowSums(cbind(liss$ideob16, liss$ideology17), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$ideob16) & is.na(liss$ideology17), NA, 0)
liss$ideo1 <- liss$ideob17
liss$ideo1[liss$missingwave>=0 & liss$missingwave<=5] <- NA
liss$ideology <- (liss$ideo1)/(liss$missingwave)

liss$missingwave8 <- 1
liss$missingwave8[is.na(liss$polinterest8)] <- 0
liss$missingwave9 <- 1
liss$missingwave9[is.na(liss$polinterest9)] <- 0
liss$missingwave10 <- 1
liss$missingwave10[is.na(liss$polinterest10)] <- 0
liss$missingwave11 <- 1
liss$missingwave11[is.na(liss$polinterest11)] <- 0
liss$missingwave12 <- 1
liss$missingwave12[is.na(liss$polinterest12)] <- 0
liss$missingwave13 <- 1
liss$missingwave13[is.na(liss$polinterest13)] <- 0
liss$missingwave14 <- 1
liss$missingwave14[is.na(liss$polinterest14)] <- 0
liss$missingwave16 <- 1
liss$missingwave16[is.na(liss$polinterest16)] <- 0
liss$missingwave17 <- 1
liss$missingwave17[is.na(liss$polinterest17)] <- 0
liss$missingwave <- liss$missingwave8 + liss$missingwave9 + liss$missingwave10 + liss$missingwave11 + liss$missingwave12 + liss$missingwave13 + liss$missingwave14 + liss$missingwave16 + liss$missingwave17

liss$polintb9 <- rowSums(cbind(liss$polinterest8, liss$polinterest9), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$polinterest8) & is.na(liss$polinterest9), NA, 0)
liss$polintb10 <- rowSums(cbind(liss$polintb9, liss$polinterest10), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$polintb9) & is.na(liss$polinterest10), NA, 0)
liss$polintb11 <- rowSums(cbind(liss$polintb10, liss$polinterest11), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$polintb10) & is.na(liss$polinterest11), NA, 0)
liss$polintb12 <- rowSums(cbind(liss$polintb11, liss$polinterest12), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$polintb11) & is.na(liss$polinterest12), NA, 0)
liss$polintb13 <- rowSums(cbind(liss$polintb12, liss$polinterest13), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$polintb12) & is.na(liss$polinterest13), NA, 0)
liss$polintb14 <- rowSums(cbind(liss$polintb13, liss$polinterest14), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$polintb13) & is.na(liss$polinterest14), NA, 0)
liss$polintb16 <- rowSums(cbind(liss$polintb14, liss$polinterest16), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$polintb14) & is.na(liss$polinterest16), NA, 0)
liss$polintb17 <- rowSums(cbind(liss$polintb16, liss$polinterest17), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$polintb16) & is.na(liss$polinterest17), NA, 0)
liss$polint1 <- liss$polintb17
liss$polint1[liss$missingwave>=0 & liss$missingwave<=5] <- NA
liss$polinterest <- (liss$polint1)/(liss$missingwave)

liss$missingwave8 <- 1
liss$missingwave8[is.na(liss$female8)] <- 0
liss$missingwave9 <- 1
liss$missingwave9[is.na(liss$female9)] <- 0
liss$missingwave10 <- 1
liss$missingwave10[is.na(liss$female10)] <- 0
liss$missingwave11 <- 1
liss$missingwave11[is.na(liss$female11)] <- 0
liss$missingwave12 <- 1
liss$missingwave12[is.na(liss$female12)] <- 0
liss$missingwave13 <- 1
liss$missingwave13[is.na(liss$female13)] <- 0
liss$missingwave14 <- 1
liss$missingwave14[is.na(liss$female14)] <- 0
liss$missingwave16 <- 1
liss$missingwave16[is.na(liss$female16)] <- 0
liss$missingwave17 <- 1
liss$missingwave17[is.na(liss$female17)] <- 0
liss$missingwave <- liss$missingwave8 + liss$missingwave9 + liss$missingwave10 + liss$missingwave11 + liss$missingwave12 + liss$missingwave13 + liss$missingwave14 + liss$missingwave16 + liss$missingwave17

liss$femaleb9 <- rowSums(cbind(liss$female8, liss$female9), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$female8) & is.na(liss$female9), NA, 0)
liss$femaleb10 <- rowSums(cbind(liss$femaleb9, liss$female10), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$femaleb9) & is.na(liss$female10), NA, 0)
liss$femaleb11 <- rowSums(cbind(liss$femaleb10, liss$female11), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$femaleb10) & is.na(liss$female11), NA, 0)
liss$femaleb12 <- rowSums(cbind(liss$femaleb11, liss$female12), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$femaleb11) & is.na(liss$female12), NA, 0)
liss$femaleb13 <- rowSums(cbind(liss$femaleb12, liss$female13), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$femaleb12) & is.na(liss$female13), NA, 0)
liss$femaleb14 <- rowSums(cbind(liss$femaleb13, liss$female14), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$femaleb13) & is.na(liss$female14), NA, 0)
liss$femaleb16 <- rowSums(cbind(liss$femaleb14, liss$female16), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$femaleb14) & is.na(liss$female16), NA, 0)
liss$female1 <- liss$femaleb16
liss$female1[liss$missingwave>=0 & liss$missingwave<=5] <- NA
liss$female <- (liss$female1)/(liss$missingwave)
liss$female[liss$female>=.50] <- 1
liss$female[liss$female<.50] <- 0

liss$missingwave8 <- 1
liss$missingwave8[is.na(liss$econsatisfied8)] <- 0
liss$missingwave9 <- 1
liss$missingwave9[is.na(liss$econsatisfied9)] <- 0
liss$missingwave10 <- 1
liss$missingwave10[is.na(liss$econsatisfied10)] <- 0
liss$missingwave11 <- 1
liss$missingwave11[is.na(liss$econsatisfied11)] <- 0
liss$missingwave12 <- 1
liss$missingwave12[is.na(liss$econsatisfied12)] <- 0
liss$missingwave13 <- 1
liss$missingwave13[is.na(liss$econsatisfied13)] <- 0
liss$missingwave14 <- 1
liss$missingwave14[is.na(liss$econsatisfied14)] <- 0
liss$missingwave16 <- 1
liss$missingwave16[is.na(liss$econsatisfied16)] <- 0
liss$missingwave17 <- 1
liss$missingwave17[is.na(liss$econsatisfied17)] <- 0
liss$missingwave <- liss$missingwave8 + liss$missingwave9 + liss$missingwave10 + liss$missingwave11 + liss$missingwave12 + liss$missingwave13 + liss$missingwave14 + liss$missingwave16 + liss$missingwave17

liss$econsatb9 <- rowSums(cbind(liss$econsatisfied8, liss$econsatisfied9), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$econsatisfied8) & is.na(liss$econsatisfied9), NA, 0)
liss$econsatb10 <- rowSums(cbind(liss$econsatb9, liss$econsatisfied10), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$econsatb9) & is.na(liss$econsatisfied10), NA, 0)
liss$econsatb11 <- rowSums(cbind(liss$econsatb10, liss$econsatisfied11), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$econsatb10) & is.na(liss$econsatisfied11), NA, 0)
liss$econsatb12 <- rowSums(cbind(liss$econsatb11, liss$econsatisfied12), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$econsatb11) & is.na(liss$econsatisfied12), NA, 0)
liss$econsatb13 <- rowSums(cbind(liss$econsatb12, liss$econsatisfied13), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$econsatb12) & is.na(liss$econsatisfied13), NA, 0)
liss$econsatb14 <- rowSums(cbind(liss$econsatb13, liss$econsatisfied14), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$econsatb13) & is.na(liss$econsatisfied14), NA, 0)
liss$econsatb16 <- rowSums(cbind(liss$econsatb14, liss$econsatisfied16), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$econsatb14) & is.na(liss$econsatisfied16), NA, 0)
liss$econsatb17 <- rowSums(cbind(liss$econsatb16, liss$econsatisfied17), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$econsatb16) & is.na(liss$econsatisfied17), NA, 0)
liss$econsat1 <- liss$econsatb17
liss$econsat1[liss$missingwave>=0 & liss$missingwave<=5] <- NA
liss$econsatisfied <- (liss$econsat1)/(liss$missingwave)
liss$age1 <- liss$age8


liss$missingwave8 <- 1
liss$missingwave8[is.na(liss$econconfidence8)] <- 0
liss$missingwave9 <- 1
liss$missingwave9[is.na(liss$econconfidence9)] <- 0
liss$missingwave10 <- 1
liss$missingwave10[is.na(liss$econconfidence10)] <- 0
liss$missingwave11 <- 1
liss$missingwave11[is.na(liss$econconfidence11)] <- 0
liss$missingwave12 <- 1
liss$missingwave12[is.na(liss$econconfidence12)] <- 0
liss$missingwave13 <- 1
liss$missingwave13[is.na(liss$econconfidence13)] <- 0
liss$missingwave14 <- 1
liss$missingwave14[is.na(liss$econconfidence14)] <- 0
liss$missingwave16 <- 1
liss$missingwave16[is.na(liss$econconfidence16)] <- 0
liss$missingwave17 <- 1
liss$missingwave17[is.na(liss$econconfidence17)] <- 0
liss$missingwave <- liss$missingwave8 + liss$missingwave9 + liss$missingwave10 + liss$missingwave11 + liss$missingwave12 + liss$missingwave13 + liss$missingwave14 + liss$missingwave16 + liss$missingwave17

liss$econcb9 <- rowSums(cbind(liss$econconfidence8, liss$econconfidence9), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$econconfidence8) & is.na(liss$econconfidence9), NA, 0)
liss$econcb10 <- rowSums(cbind(liss$econcb9, liss$econconfidence10), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$econcb9) & is.na(liss$econconfidence10), NA, 0)
liss$econcb11 <- rowSums(cbind(liss$econcb10, liss$econconfidence11), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$econcb10) & is.na(liss$econconfidence11), NA, 0)
liss$econcb12 <- rowSums(cbind(liss$econcb11, liss$econconfidence12), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$econcb11) & is.na(liss$econconfidence12), NA, 0)
liss$econcb13 <- rowSums(cbind(liss$econcb12, liss$econconfidence13), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$econcb12) & is.na(liss$econconfidence13), NA, 0)
liss$econcb14 <- rowSums(cbind(liss$econcb13, liss$econconfidence14), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$econcb13) & is.na(liss$econconfidence14), NA, 0)
liss$econcb16 <- rowSums(cbind(liss$econcb14, liss$econconfidence16), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$econcb14) & is.na(liss$econconfidence16), NA, 0)
liss$econcb17 <- rowSums(cbind(liss$econcb16, liss$econconfidence17), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$econcb16) & is.na(liss$econconfidence17), NA, 0)
liss$econc1 <- liss$econcb17
liss$econc1[liss$missingwave>=0 & liss$missingwave<=5] <- NA
liss$econconfidence <- (liss$econc1)/(liss$missingwave)

liss$missingwave1 <- 1
liss$missingwave1[is.na(liss$econconfidence)] <- 0
liss$missingwave2 <- 1
liss$missingwave2[is.na(liss$econsatisfied)] <- 0
liss$missingwave <- liss$missingwave1 + liss$missingwave2

liss$econ <- rowSums(cbind(liss$econconfidence, liss$econsatisfied), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$econconfidence) & is.na(liss$econsatisfied), NA, 0)

liss$econ <- liss$econ/liss$missingwave

liss$missingwave8 <- 1
liss$missingwave8[is.na(liss$newsinterest8)] <- 0
liss$missingwave9 <- 1
liss$missingwave9[is.na(liss$newsinterest9)] <- 0
liss$missingwave10 <- 1
liss$missingwave10[is.na(liss$newsinterest10)] <- 0
liss$missingwave11 <- 1
liss$missingwave11[is.na(liss$newsinterest11)] <- 0
liss$missingwave12 <- 1
liss$missingwave12[is.na(liss$newsinterest12)] <- 0
liss$missingwave13 <- 1
liss$missingwave13[is.na(liss$newsinterest13)] <- 0
liss$missingwave14 <- 1
liss$missingwave14[is.na(liss$newsinterest14)] <- 0
liss$missingwave16 <- 1
liss$missingwave16[is.na(liss$newsinterest16)] <- 0
liss$missingwave17 <- 1
liss$missingwave17[is.na(liss$newsinterest17)] <- 0
liss$missingwave <- liss$missingwave8 + liss$missingwave9 + liss$missingwave10 + liss$missingwave11 + liss$missingwave12 + liss$missingwave13 + liss$missingwave14 + liss$missingwave16 + liss$missingwave17

liss$newsintb9 <- rowSums(cbind(liss$newsinterest8, liss$newsinterest9), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$newsinterest8) & is.na(liss$newsinterest9), NA, 0)
liss$newsintb10 <- rowSums(cbind(liss$newsintb9, liss$newsinterest10), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$newsintb9) & is.na(liss$newsinterest10), NA, 0)
liss$newsintb11 <- rowSums(cbind(liss$newsintb10, liss$newsinterest11), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$newsintb10) & is.na(liss$newsinterest11), NA, 0)
liss$newsintb12 <- rowSums(cbind(liss$newsintb11, liss$newsinterest12), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$newsintb11) & is.na(liss$newsinterest12), NA, 0)
liss$newsintb13 <- rowSums(cbind(liss$newsintb12, liss$newsinterest13), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$newsintb12) & is.na(liss$newsinterest13), NA, 0)
liss$newsintb14 <- rowSums(cbind(liss$newsintb13, liss$newsinterest14), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$newsintb13) & is.na(liss$newsinterest14), NA, 0)
liss$newsintb16 <- rowSums(cbind(liss$newsintb14, liss$newsinterest16), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$newsintb14) & is.na(liss$newsinterest16), NA, 0)
liss$newsintb17 <- rowSums(cbind(liss$newsintb16, liss$newsinterest17), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$newsintb16) & is.na(liss$newsinterest17), NA, 0)
liss$newsint1 <- liss$newsintb17
liss$newsint1[liss$missingwave>=0 & liss$missingwave<=5] <- NA
liss$newsinterest <- (liss$newsint1)/(liss$missingwave)


liss$missingwave8 <- 1
liss$missingwave8[is.na(liss$conversation8)] <- 0
liss$missingwave9 <- 1
liss$missingwave9[is.na(liss$conversation9)] <- 0
liss$missingwave10 <- 1
liss$missingwave10[is.na(liss$conversation10)] <- 0
liss$missingwave11 <- 1
liss$missingwave11[is.na(liss$conversation11)] <- 0
liss$missingwave12 <- 1
liss$missingwave12[is.na(liss$conversation12)] <- 0
liss$missingwave13 <- 1
liss$missingwave13[is.na(liss$conversation13)] <- 0
liss$missingwave14 <- 1
liss$missingwave14[is.na(liss$conversation14)] <- 0
liss$missingwave16 <- 1
liss$missingwave16[is.na(liss$conversation16)] <- 0
liss$missingwave17 <- 1
liss$missingwave17[is.na(liss$conversation17)] <- 0
liss$missingwave <- liss$missingwave8 + liss$missingwave9 + liss$missingwave10 + liss$missingwave11 + liss$missingwave12 + liss$missingwave13 + liss$missingwave14 + liss$missingwave16 + liss$missingwave17

liss$convb9 <- rowSums(cbind(liss$conversation8, liss$conversation9), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$conversation8) & is.na(liss$conversation9), NA, 0)
liss$convb10 <- rowSums(cbind(liss$convb9, liss$conversation10), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$convb9) & is.na(liss$conversation10), NA, 0)
liss$convb11 <- rowSums(cbind(liss$convb10, liss$conversation11), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$convb10) & is.na(liss$conversation11), NA, 0)
liss$convb12 <- rowSums(cbind(liss$convb11, liss$conversation12), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$convb11) & is.na(liss$conversation12), NA, 0)
liss$convb13 <- rowSums(cbind(liss$convb12, liss$conversation13), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$convb12) & is.na(liss$conversation13), NA, 0)
liss$convb14 <- rowSums(cbind(liss$convb13, liss$conversation14), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$convb13) & is.na(liss$conversation14), NA, 0)
liss$convb16 <- rowSums(cbind(liss$convb14, liss$conversation16), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$convb14) & is.na(liss$conversation16), NA, 0)
liss$convb17 <- rowSums(cbind(liss$convb16, liss$conversation17), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$convb16) & is.na(liss$conversation17), NA, 0)
liss$conv1 <- liss$convb17
liss$conv1[liss$missingwave>=0 & liss$missingwave<=5] <- NA
liss$conversation <- (liss$conv1)/(liss$missingwave)


liss$missingwave8 <- 1
liss$missingwave8[is.na(liss$domnews8)] <- 0
liss$missingwave9 <- 1
liss$missingwave9[is.na(liss$domnews9)] <- 0
liss$missingwave10 <- 1
liss$missingwave10[is.na(liss$domnews10)] <- 0
liss$missingwave11 <- 1
liss$missingwave11[is.na(liss$domnews11)] <- 0
liss$missingwave12 <- 1
liss$missingwave12[is.na(liss$domnews12)] <- 0
liss$missingwave13 <- 1
liss$missingwave13[is.na(liss$domnews13)] <- 0
liss$missingwave14 <- 1
liss$missingwave14[is.na(liss$domnews14)] <- 0
liss$missingwave16 <- 1
liss$missingwave16[is.na(liss$domnews16)] <- 0
liss$missingwave17 <- 1
liss$missingwave17[is.na(liss$domnews17)] <- 0
liss$missingwave <- liss$missingwave8 + liss$missingwave9 + liss$missingwave10 + liss$missingwave11 + liss$missingwave12 + liss$missingwave13 + liss$missingwave14 + liss$missingwave16 + liss$missingwave17

liss$domnewsb9 <- rowSums(cbind(liss$domnews8, liss$domnews9), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$domnews8) & is.na(liss$domnews9), NA, 0)
liss$domnewsb10 <- rowSums(cbind(liss$domnewsb9, liss$domnews10), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$domnewsb9) & is.na(liss$domnews10), NA, 0)
liss$domnewsb11 <- rowSums(cbind(liss$domnewsb10, liss$domnews11), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$domnewsb10) & is.na(liss$domnews11), NA, 0)
liss$domnewsb12 <- rowSums(cbind(liss$domnewsb11, liss$domnews12), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$domnewsb11) & is.na(liss$domnews12), NA, 0)
liss$domnewsb13 <- rowSums(cbind(liss$domnewsb12, liss$domnews13), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$domnewsb12) & is.na(liss$domnews13), NA, 0)
liss$domnewsb14 <- rowSums(cbind(liss$domnewsb13, liss$domnews14), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$domnewsb13) & is.na(liss$domnews14), NA, 0)
liss$domnewsb16 <- rowSums(cbind(liss$domnewsb14, liss$domnews16), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$domnewsb14) & is.na(liss$domnews16), NA, 0)
liss$domnewsb17 <- rowSums(cbind(liss$domnewsb16, liss$domnews17), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$domnewsb16) & is.na(liss$domnews17), NA, 0)
liss$domnews1 <- liss$domnewsb17
liss$domnews1[liss$missingwave>=0 & liss$missingwave<=5] <- NA
liss$domnews <- (liss$domnews1)/(liss$missingwave)

liss$missingwave8 <- 1
liss$missingwave8[is.na(liss$intnews8)] <- 0
liss$missingwave9 <- 1
liss$missingwave9[is.na(liss$intnews9)] <- 0
liss$missingwave10 <- 1
liss$missingwave10[is.na(liss$intnews10)] <- 0
liss$missingwave11 <- 1
liss$missingwave11[is.na(liss$intnews11)] <- 0
liss$missingwave12 <- 1
liss$missingwave12[is.na(liss$intnews12)] <- 0
liss$missingwave13 <- 1
liss$missingwave13[is.na(liss$intnews13)] <- 0
liss$missingwave14 <- 1
liss$missingwave14[is.na(liss$intnews14)] <- 0
liss$missingwave16 <- 1
liss$missingwave16[is.na(liss$intnews16)] <- 0
liss$missingwave17 <- 1
liss$missingwave17[is.na(liss$intnews17)] <- 0
liss$missingwave <- liss$missingwave8 + liss$missingwave9 + liss$missingwave10 + liss$missingwave11 + liss$missingwave12 + liss$missingwave13 + liss$missingwave14 + liss$missingwave16 + liss$missingwave17

liss$intnewsb9 <- rowSums(cbind(liss$intnews8, liss$intnews9), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$intnews8) & is.na(liss$intnews9), NA, 0)
liss$intnewsb10 <- rowSums(cbind(liss$intnewsb9, liss$intnews10), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$intnewsb9) & is.na(liss$intnews10), NA, 0)
liss$intnewsb11 <- rowSums(cbind(liss$intnewsb10, liss$intnews11), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$intnewsb10) & is.na(liss$intnews11), NA, 0)
liss$intnewsb12 <- rowSums(cbind(liss$intnewsb11, liss$intnews12), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$intnewsb11) & is.na(liss$intnews12), NA, 0)
liss$intnewsb13 <- rowSums(cbind(liss$intnewsb12, liss$intnews13), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$intnewsb12) & is.na(liss$intnews13), NA, 0)
liss$intnewsb14 <- rowSums(cbind(liss$intnewsb13, liss$intnews14), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$intnewsb13) & is.na(liss$intnews14), NA, 0)
liss$intnewsb16 <- rowSums(cbind(liss$intnewsb14, liss$intnews16), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$intnewsb14) & is.na(liss$intnews16), NA, 0)
liss$intnewsb17 <- rowSums(cbind(liss$intnewsb16, liss$intnews17), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$intnewsb16) & is.na(liss$intnews17), NA, 0)
liss$newsint1 <- liss$intnewsb17
liss$newsint1[liss$missingwave>=0 & liss$missingwave<=5] <- NA
liss$intnews <- (liss$newsint1)/(liss$missingwave)

liss$missingwave1 <- 1
liss$missingwave1[is.na(liss$news)] <- 0
liss$missingwave2 <- 1
liss$missingwave2[is.na(liss$intnews)] <- 0
liss$missingwave <- liss$missingwave1 + liss$missingwave2

liss$news <- rowSums(cbind(liss$domnews, liss$intnews), na.rm=T) + ifelse(is.na(liss$domnews) & is.na(liss$intnews), NA, 0)

liss$news <- liss$news/liss$missingwave


bes$missingwaveimm1 <- 1
bes$missingwaveimm1[is.na(bes$imm1)] <- 0
bes$missingwaveimm2 <- 1
bes$missingwaveimm2[is.na(bes$imm2)] <- 0
bes$missingwaveimm3 <- 1
bes$missingwaveimm3[is.na(bes$imm3)] <- 0
bes$missingwaveimm4 <- 1
bes$missingwaveimm4[is.na(bes$imm4)] <- 0
bes$missingwaveimm7 <- 1
bes$missingwaveimm7[is.na(bes$imm7)] <- 0
bes$missingwaveimm8 <- 1
bes$missingwaveimm8[is.na(bes$imm8)] <- 0
bes$missingwaveimm10 <- 1
bes$missingwaveimm10[is.na(bes$imm10)] <- 0
bes$missingwaveimm11 <- 1
bes$missingwaveimm11[is.na(bes$imm11)] <- 0
bes$missingwaveimm <- bes$missingwaveimm1 + bes$missingwaveimm2 + bes$missingwaveimm3 + bes$missingwaveimm4 + bes$missingwaveimm7 + bes$missingwaveimm8 + bes$missingwaveimm10 + bes$missingwaveimm11
bes$immb2 <- rowSums(cbind(bes$imm1, bes$imm2), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$imm1) & is.na(bes$imm2), NA, 0)
bes$immb3 <- rowSums(cbind(bes$immb2, bes$imm3), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb2) & is.na(bes$imm3), NA, 0)
bes$immb4 <- rowSums(cbind(bes$immb3, bes$imm4), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb3) & is.na(bes$imm4), NA, 0)
bes$immb7 <- rowSums(cbind(bes$immb4, bes$imm7), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb4) & is.na(bes$imm7), NA, 0)
bes$immb8 <- rowSums(cbind(bes$immb7, bes$imm8), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb7) & is.na(bes$imm8), NA, 0)
bes$immb10 <- rowSums(cbind(bes$immb8, bes$imm10), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb8) & is.na(bes$imm10), NA, 0)
bes$immb11 <- rowSums(cbind(bes$immb10, bes$imm11), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb10) & is.na(bes$imm11), NA, 0)
bes$imm <- bes$immb11
bes$imm[bes$missingwaveimm>=0 & bes$missingwaveimm<=4] <- NA
bes$immigration <- (bes$imm)/(bes$missingwaveimm)
bes$extremity1 <- bes$immigration
bes$extremity1 <- abs(4 - bes$extremity1)/3
bes$immsqrd1 <- (bes$imm1 - bes$immigration)^2
bes$immsqrd2 <- (bes$imm2 - bes$immigration)^2
bes$immsqrd3 <- (bes$imm3 - bes$immigration)^2
bes$immsqrd4 <- (bes$imm4 - bes$immigration)^2
bes$immsqrd7 <- (bes$imm7 - bes$immigration)^2
bes$immsqrd8 <- (bes$imm8 - bes$immigration)^2
bes$immsqrd10 <- (bes$imm10 - bes$immigration)^2
bes$immsqrd11 <- (bes$imm11 - bes$immigration)^2
bes$immb2 <- rowSums(cbind(bes$immsqrd1, bes$immsqrd2), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immsqrd1) & is.na(bes$immsqrd2), NA, 0)
bes$immb3 <- rowSums(cbind(bes$immb2, bes$immsqrd3), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb2) & is.na(bes$immsqrd3), NA, 0)
bes$immb4 <- rowSums(cbind(bes$immb3, bes$immsqrd4), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb3) & is.na(bes$immsqrd4), NA, 0)
bes$immb7 <- rowSums(cbind(bes$immb4, bes$immsqrd7), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb4) & is.na(bes$immsqrd7), NA, 0)
bes$immb8 <- rowSums(cbind(bes$immb7, bes$immsqrd8), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb7) & is.na(bes$immsqrd8), NA, 0)
bes$immb10 <- rowSums(cbind(bes$immb8, bes$immsqrd10), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb8) & is.na(bes$immsqrd10), NA, 0)
bes$immb11 <- rowSums(cbind(bes$immb10, bes$immsqrd11), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb10) & is.na(bes$immsqrd11), NA, 0)
bes$immsqrd <- bes$immb11
bes$immsqrd[bes$missingwaveimm>=0 & bes$missingwaveimm<=4] <- NA
bes$varimm <- (bes$immsqrd)/((bes$missingwaveimm))
bes$immigration <- (bes$immigration - 1)/6 

bes$missingwaveimm1 <- 1
bes$missingwaveimm1[is.na(bes$immcul1)] <- 0
bes$missingwaveimm2 <- 1
bes$missingwaveimm2[is.na(bes$immcul2)] <- 0
bes$missingwaveimm3 <- 1
bes$missingwaveimm3[is.na(bes$immcul3)] <- 0
bes$missingwaveimm4 <- 1
bes$missingwaveimm4[is.na(bes$immcul4)] <- 0
bes$missingwaveimm7 <- 1
bes$missingwaveimm7[is.na(bes$immcul7)] <- 0
bes$missingwaveimm8 <- 1
bes$missingwaveimm8[is.na(bes$immcul8)] <- 0
bes$missingwaveimm10 <- 1
bes$missingwaveimm10[is.na(bes$immcul10)] <- 0
bes$missingwaveimm11 <- 1
bes$missingwaveimm11[is.na(bes$immcul11)] <- 0
bes$missingwaveimm <- bes$missingwaveimm1 + bes$missingwaveimm2 + bes$missingwaveimm3 + bes$missingwaveimm4 + bes$missingwaveimm7 + bes$missingwaveimm8 + bes$missingwaveimm10 + bes$missingwaveimm11
bes$immb2 <- rowSums(cbind(bes$immcul1, bes$immcul2), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immcul1) & is.na(bes$immcul2), NA, 0)
bes$immb3 <- rowSums(cbind(bes$immb2, bes$immcul3), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb2) & is.na(bes$immcul3), NA, 0)
bes$immb4 <- rowSums(cbind(bes$immb3, bes$immcul4), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb3) & is.na(bes$immcul4), NA, 0)
bes$immb7 <- rowSums(cbind(bes$immb4, bes$immcul7), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb4) & is.na(bes$immcul7), NA, 0)
bes$immb8 <- rowSums(cbind(bes$immb7, bes$immcul8), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb7) & is.na(bes$immcul8), NA, 0)
bes$immb10 <- rowSums(cbind(bes$immb8, bes$immcul10), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb8) & is.na(bes$immcul10), NA, 0)
bes$immb11 <- rowSums(cbind(bes$immb10, bes$immcul11), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb10) & is.na(bes$immcul11), NA, 0)
bes$immcul <- bes$immb11
bes$immcul[bes$missingwaveimm>=0 & bes$missingwaveimm<=4] <- NA
bes$immigrationc <- (bes$immcul)/(bes$missingwaveimm)
bes$extremityc <- bes$immigrationc
bes$extremityc <- abs(4 - bes$extremityc)/3
bes$immsqrd1 <- (bes$immcul1 - bes$immigrationc)^2
bes$immsqrd2 <- (bes$immcul2 - bes$immigrationc)^2
bes$immsqrd3 <- (bes$immcul3 - bes$immigrationc)^2
bes$immsqrd4 <- (bes$immcul4 - bes$immigrationc)^2
bes$immsqrd7 <- (bes$immcul7 - bes$immigrationc)^2
bes$immsqrd8 <- (bes$immcul8 - bes$immigrationc)^2
bes$immsqrd10 <- (bes$immcul10 - bes$immigrationc)^2
bes$immsqrd11 <- (bes$immcul11 - bes$immigrationc)^2
bes$immb2 <- rowSums(cbind(bes$immsqrd1, bes$immsqrd2), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immsqrd1) & is.na(bes$immsqrd2), NA, 0)
bes$immb3 <- rowSums(cbind(bes$immb2, bes$immsqrd3), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb2) & is.na(bes$immsqrd3), NA, 0)
bes$immb4 <- rowSums(cbind(bes$immb3, bes$immsqrd4), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb3) & is.na(bes$immsqrd4), NA, 0)
bes$immb7 <- rowSums(cbind(bes$immb4, bes$immsqrd7), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb4) & is.na(bes$immsqrd7), NA, 0)
bes$immb8 <- rowSums(cbind(bes$immb7, bes$immsqrd8), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb7) & is.na(bes$immsqrd8), NA, 0)
bes$immb10 <- rowSums(cbind(bes$immb8, bes$immsqrd10), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb8) & is.na(bes$immsqrd10), NA, 0)
bes$immb11 <- rowSums(cbind(bes$immb10, bes$immsqrd11), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb10) & is.na(bes$immsqrd11), NA, 0)
bes$immsqrd <- bes$immb11
bes$immsqrd[bes$missingwaveimm>=0 & bes$missingwaveimm<=4] <- NA
bes$varimmc <- (bes$immsqrd)/((bes$missingwaveimm))
bes$immigrationc <- (bes$immigrationc - 1)/6 



bes$missingwaveimm1 <- 1
bes$missingwaveimm1[is.na(bes$immecon1)] <- 0
bes$missingwaveimm2 <- 1
bes$missingwaveimm2[is.na(bes$immecon2)] <- 0
bes$missingwaveimm3 <- 1
bes$missingwaveimm3[is.na(bes$immecon3)] <- 0
bes$missingwaveimm4 <- 1
bes$missingwaveimm4[is.na(bes$immecon4)] <- 0
bes$missingwaveimm7 <- 1
bes$missingwaveimm7[is.na(bes$immecon7)] <- 0
bes$missingwaveimm8 <- 1
bes$missingwaveimm8[is.na(bes$immecon8)] <- 0
bes$missingwaveimm10 <- 1
bes$missingwaveimm10[is.na(bes$immecon10)] <- 0
bes$missingwaveimm11 <- 1
bes$missingwaveimm11[is.na(bes$immecon11)] <- 0
bes$missingwaveimm <- bes$missingwaveimm1 + bes$missingwaveimm2 + bes$missingwaveimm3 + bes$missingwaveimm4 + bes$missingwaveimm7 + bes$missingwaveimm8 + bes$missingwaveimm10 + bes$missingwaveimm11
bes$immb2 <- rowSums(cbind(bes$immecon1, bes$immecon2), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immecon1) & is.na(bes$immecon2), NA, 0)
bes$immb3 <- rowSums(cbind(bes$immb2, bes$immecon3), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb2) & is.na(bes$immecon3), NA, 0)
bes$immb4 <- rowSums(cbind(bes$immb3, bes$immecon4), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb3) & is.na(bes$immecon4), NA, 0)
bes$immb7 <- rowSums(cbind(bes$immb4, bes$immecon7), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb4) & is.na(bes$immecon7), NA, 0)
bes$immb8 <- rowSums(cbind(bes$immb7, bes$immecon8), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb7) & is.na(bes$immecon8), NA, 0)
bes$immb10 <- rowSums(cbind(bes$immb8, bes$immecon10), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb8) & is.na(bes$immecon10), NA, 0)
bes$immb11 <- rowSums(cbind(bes$immb10, bes$immecon11), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb10) & is.na(bes$immecon11), NA, 0)
bes$immecon <- bes$immb11
bes$immecon[bes$missingwaveimm>=0 & bes$missingwaveimm<=4] <- NA
bes$immigratione <- (bes$immecon)/(bes$missingwaveimm)
bes$extremitye <- bes$immigratione
bes$extremitye <- abs(4 - bes$extremitye)/3
bes$immsqrd1 <- (bes$immecon1 - bes$immigratione)^2
bes$immsqrd2 <- (bes$immecon2 - bes$immigratione)^2
bes$immsqrd3 <- (bes$immecon3 - bes$immigratione)^2
bes$immsqrd4 <- (bes$immecon4 - bes$immigratione)^2
bes$immsqrd7 <- (bes$immecon7 - bes$immigratione)^2
bes$immsqrd8 <- (bes$immecon8 - bes$immigratione)^2
bes$immsqrd10 <- (bes$immecon10 - bes$immigratione)^2
bes$immsqrd11 <- (bes$immecon11 - bes$immigratione)^2
bes$immb2 <- rowSums(cbind(bes$immsqrd1, bes$immsqrd2), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immsqrd1) & is.na(bes$immsqrd2), NA, 0)
bes$immb3 <- rowSums(cbind(bes$immb2, bes$immsqrd3), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb2) & is.na(bes$immsqrd3), NA, 0)
bes$immb4 <- rowSums(cbind(bes$immb3, bes$immsqrd4), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb3) & is.na(bes$immsqrd4), NA, 0)
bes$immb7 <- rowSums(cbind(bes$immb4, bes$immsqrd7), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb4) & is.na(bes$immsqrd7), NA, 0)
bes$immb8 <- rowSums(cbind(bes$immb7, bes$immsqrd8), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb7) & is.na(bes$immsqrd8), NA, 0)
bes$immb10 <- rowSums(cbind(bes$immb8, bes$immsqrd10), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb8) & is.na(bes$immsqrd10), NA, 0)
bes$immb11 <- rowSums(cbind(bes$immb10, bes$immsqrd11), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb10) & is.na(bes$immsqrd11), NA, 0)
bes$immsqrd <- bes$immb11
bes$immsqrd[bes$missingwaveimm>=0 & bes$missingwaveimm<=4] <- NA
bes$varimme <- (bes$immsqrd)/((bes$missingwaveimm))
bes$immigratione <- (bes$immigratione - 1)/6 



bes$missingwaveimm1 <- 1
bes$missingwaveimm1[is.na(bes$immwelfare1)] <- 0
bes$missingwaveimm2 <- 1
bes$missingwaveimm2[is.na(bes$immwelfare2)] <- 0
bes$missingwaveimm3 <- 1
bes$missingwaveimm3[is.na(bes$immwelfare3)] <- 0
bes$missingwaveimm4 <- 1
bes$missingwaveimm4[is.na(bes$immwelfare4)] <- 0
bes$missingwaveimm7 <- 1
bes$missingwaveimm7[is.na(bes$immwelfare7)] <- 0
bes$missingwaveimm8 <- 1
bes$missingwaveimm8[is.na(bes$immwelfare8)] <- 0
bes$missingwaveimm10 <- 1
bes$missingwaveimm10[is.na(bes$immwelfare10)] <- 0
bes$missingwaveimm11 <- 1
bes$missingwaveimm11[is.na(bes$immwelfare11)] <- 0
bes$missingwaveimm <- bes$missingwaveimm1 + bes$missingwaveimm2 + bes$missingwaveimm3 + bes$missingwaveimm4 + bes$missingwaveimm7 + bes$missingwaveimm8 + bes$missingwaveimm10 + bes$missingwaveimm11
bes$immb2 <- rowSums(cbind(bes$immwelfare1, bes$immwelfare2), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immwelfare1) & is.na(bes$immwelfare2), NA, 0)
bes$immb3 <- rowSums(cbind(bes$immb2, bes$immwelfare3), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb2) & is.na(bes$immwelfare3), NA, 0)
bes$immb4 <- rowSums(cbind(bes$immb3, bes$immwelfare4), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb3) & is.na(bes$immwelfare4), NA, 0)
bes$immb7 <- rowSums(cbind(bes$immb4, bes$immwelfare7), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb4) & is.na(bes$immwelfare7), NA, 0)
bes$immb8 <- rowSums(cbind(bes$immb7, bes$immwelfare8), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb7) & is.na(bes$immwelfare8), NA, 0)
bes$immb10 <- rowSums(cbind(bes$immb8, bes$immwelfare10), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb8) & is.na(bes$immwelfare10), NA, 0)
bes$immb11 <- rowSums(cbind(bes$immb10, bes$immwelfare11), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb10) & is.na(bes$immwelfare11), NA, 0)
bes$immwelfare <- bes$immb11
bes$immwelfare[bes$missingwaveimm>=0 & bes$missingwaveimm<=4] <- NA
bes$immigrationw <- (bes$immwelfare)/(bes$missingwaveimm)
bes$extremityw <- bes$immigrationw
bes$extremityw <- abs(3 - bes$extremityw)/2
bes$immsqrd1 <- (bes$immwelfare1 - bes$immigrationw)^2
bes$immsqrd2 <- (bes$immwelfare2 - bes$immigrationw)^2
bes$immsqrd3 <- (bes$immwelfare3 - bes$immigrationw)^2
bes$immsqrd4 <- (bes$immwelfare4 - bes$immigrationw)^2
bes$immsqrd7 <- (bes$immwelfare7 - bes$immigrationw)^2
bes$immsqrd8 <- (bes$immwelfare8 - bes$immigrationw)^2
bes$immsqrd10 <- (bes$immwelfare10 - bes$immigrationw)^2
bes$immsqrd11 <- (bes$immwelfare11 - bes$immigrationw)^2
bes$immb2 <- rowSums(cbind(bes$immsqrd1, bes$immsqrd2), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immsqrd1) & is.na(bes$immsqrd2), NA, 0)
bes$immb3 <- rowSums(cbind(bes$immb2, bes$immsqrd3), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb2) & is.na(bes$immsqrd3), NA, 0)
bes$immb4 <- rowSums(cbind(bes$immb3, bes$immsqrd4), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb3) & is.na(bes$immsqrd4), NA, 0)
bes$immb7 <- rowSums(cbind(bes$immb4, bes$immsqrd7), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb4) & is.na(bes$immsqrd7), NA, 0)
bes$immb8 <- rowSums(cbind(bes$immb7, bes$immsqrd8), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb7) & is.na(bes$immsqrd8), NA, 0)
bes$immb10 <- rowSums(cbind(bes$immb8, bes$immsqrd10), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb8) & is.na(bes$immsqrd10), NA, 0)
bes$immb11 <- rowSums(cbind(bes$immb10, bes$immsqrd11), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$immb10) & is.na(bes$immsqrd11), NA, 0)
bes$immsqrd <- bes$immb11
bes$immsqrd[bes$missingwaveimm>=0 & bes$missingwaveimm<=4] <- NA
bes$varimmw <- (bes$immsqrd)/((bes$missingwaveimm))
bes$immigrationw <- (bes$immigrationw - 1)/4 



bes$missingwaveideo1 <- 1
bes$missingwaveideo1[is.na(bes$ideology1)] <- 0
bes$missingwaveideo2 <- 1
bes$missingwaveideo2[is.na(bes$ideology2)] <- 0
bes$missingwaveideo3 <- 1
bes$missingwaveideo3[is.na(bes$ideology3)] <- 0
bes$missingwaveideo4 <- 1
bes$missingwaveideo4[is.na(bes$ideology4)] <- 0
bes$missingwaveideo7 <- 1
bes$missingwaveideo7[is.na(bes$ideology7)] <- 0
bes$missingwaveideo8 <- 1
bes$missingwaveideo8[is.na(bes$ideology8)] <- 0
bes$missingwaveideo10 <- 1
bes$missingwaveideo10[is.na(bes$ideology10)] <- 0
bes$missingwaveideo11 <- 1
bes$missingwaveideo11[is.na(bes$ideology11)] <- 0
bes$missingwaveideo <- bes$missingwaveideo1 + bes$missingwaveideo2 + bes$missingwaveideo3 + bes$missingwaveideo4 + bes$missingwaveideo7 + bes$missingwaveideo8 + bes$missingwaveideo10 + bes$missingwaveideo11
bes$ideologyb2 <- rowSums(cbind(bes$ideology1, bes$ideology2), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$ideology1) & is.na(bes$ideology2), NA, 0)
bes$ideologyb3 <- rowSums(cbind(bes$ideologyb2, bes$ideology3), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$ideologyb2) & is.na(bes$ideology3), NA, 0)
bes$ideologyb4 <- rowSums(cbind(bes$ideologyb3, bes$ideology4), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$ideologyb3) & is.na(bes$ideology4), NA, 0)
bes$ideologyb7 <- rowSums(cbind(bes$ideologyb4, bes$ideology7), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$ideologyb4) & is.na(bes$ideology7), NA, 0)
bes$ideologyb8 <- rowSums(cbind(bes$ideologyb7, bes$ideology8), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$ideologyb7) & is.na(bes$ideology8), NA, 0)
bes$ideologyb10 <- rowSums(cbind(bes$ideologyb8, bes$ideology10), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$ideologyb8) & is.na(bes$ideology10), NA, 0)
bes$ideologyb11 <- rowSums(cbind(bes$ideologyb10, bes$ideology11), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$ideologyb10) & is.na(bes$ideology11), NA, 0)
bes$ideology <- bes$ideologyb11
bes$ideology[bes$missingwaveideo>=0 & bes$missingwaveideo<=4] <- NA
bes$ideology <- (bes$ideology)/(bes$missingwaveideo)
bes$ideology <- (bes$ideology)/10


bes$missingeconp1 <- 1
bes$missingeconp1[is.na(bes$econpersretro1)] <- 0
bes$missingeconp2 <- 1
bes$missingeconp2[is.na(bes$econpersretro2)] <- 0
bes$missingeconp3 <- 1
bes$missingeconp3[is.na(bes$econpersretro3)] <- 0
bes$missingeconp4 <- 1
bes$missingeconp4[is.na(bes$econpersretro4)] <- 0
bes$missingeconp7 <- 1
bes$missingeconp7[is.na(bes$econpersretro7)] <- 0
bes$missingeconp8 <- 1
bes$missingeconp8[is.na(bes$econpersretro8)] <- 0
bes$missingeconp10 <- 1
bes$missingeconp10[is.na(bes$econpersretro10)] <- 0
bes$missingeconp11 <- 1
bes$missingeconp11[is.na(bes$econpersretro11)] <- 0
bes$missingeconp <- bes$missingeconp1 + bes$missingeconp2 + bes$missingeconp3 + bes$missingeconp4 + bes$missingeconp7 + bes$missingeconp8 + bes$missingeconp10 + bes$missingeconp11
bes$econpb2 <- rowSums(cbind(bes$econpersretro1, bes$econpersretro2), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$econpersretro1) & is.na(bes$econpersretro2), NA, 0)
bes$econpb3 <- rowSums(cbind(bes$econpb2, bes$econpersretro3), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$econpb2) & is.na(bes$econpersretro3), NA, 0)
bes$econpb4 <- rowSums(cbind(bes$econpb3, bes$econpersretro4), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$econpb3) & is.na(bes$econpersretro4), NA, 0)
bes$econpb7 <- rowSums(cbind(bes$econpb4, bes$econpersretro7), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$econpb4) & is.na(bes$econpersretro7), NA, 0)
bes$econpb8 <- rowSums(cbind(bes$econpb7, bes$econpersretro8), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$econpb7) & is.na(bes$econpersretro8), NA, 0)
bes$econpb10 <- rowSums(cbind(bes$econpb8, bes$econpersretro10), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$econpb8) & is.na(bes$econpersretro10), NA, 0)
bes$econpb11 <- rowSums(cbind(bes$econpb10, bes$econpersretro11), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$econpb10) & is.na(bes$econpersretro11), NA, 0)
bes$econpersretro <- bes$econpb11
bes$econpersretro[bes$missingeconp>=0 & bes$missingeconp<=4] <- NA
bes$econpersretro <- (bes$econpersretro)/(bes$missingeconp)


bes$missingecong1 <- 1
bes$missingecong1[is.na(bes$econgenretro1)] <- 0
bes$missingecong2 <- 1
bes$missingecong2[is.na(bes$econgenretro2)] <- 0
bes$missingecong3 <- 1
bes$missingecong3[is.na(bes$econgenretro3)] <- 0
bes$missingecong4 <- 1
bes$missingecong4[is.na(bes$econgenretro4)] <- 0
bes$missingecong7 <- 1
bes$missingecong7[is.na(bes$econgenretro7)] <- 0
bes$missingecong8 <- 1
bes$missingecong8[is.na(bes$econgenretro8)] <- 0
bes$missingecong10 <- 1
bes$missingecong10[is.na(bes$econgenretro10)] <- 0
bes$missingecong11 <- 1
bes$missingecong11[is.na(bes$econgenretro11)] <- 0
bes$missingecong <- bes$missingecong1 + bes$missingecong2 + bes$missingecong3 + bes$missingecong4 + bes$missingecong7 + bes$missingecong8 + bes$missingecong10 + bes$missingecong11
bes$econgb2 <- rowSums(cbind(bes$econgenretro1, bes$econgenretro2), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$econgenretro1) & is.na(bes$econgenretro2), NA, 0)
bes$econgb3 <- rowSums(cbind(bes$econgb2, bes$econgenretro3), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$econgb2) & is.na(bes$econgenretro3), NA, 0)
bes$econgb4 <- rowSums(cbind(bes$econgb3, bes$econgenretro4), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$econgb3) & is.na(bes$econgenretro4), NA, 0)
bes$econgb7 <- rowSums(cbind(bes$econgb4, bes$econgenretro7), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$econgb4) & is.na(bes$econgenretro7), NA, 0)
bes$econgb8 <- rowSums(cbind(bes$econgb7, bes$econgenretro8), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$econgb7) & is.na(bes$econgenretro8), NA, 0)
bes$econgb10 <- rowSums(cbind(bes$econgb8, bes$econgenretro10), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$econgb8) & is.na(bes$econgenretro10), NA, 0)
bes$econgb11 <- rowSums(cbind(bes$econgb10, bes$econgenretro11), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$econgb10) & is.na(bes$econgenretro11), NA, 0)
bes$econgenretro <- bes$econgb11
bes$econgenretro[bes$missingecong>=0 & bes$missingecong<=4] <- NA
bes$econgenretro <- (bes$econgenretro)/(bes$missingecong)

bes$econ <- rowSums(cbind(bes$econpersretro, bes$econgenretro), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$econpersretro) & is.na(bes$econgenretro), NA, 0)

bes$missingwave1 <- 1
bes$missingwave1[is.na(bes$econpersretro)] <- 0
bes$missingwave2 <- 1
bes$missingwave2[is.na(bes$econgenretro)] <- 0
bes$missingwave <- bes$missingwave1 + bes$missingwave2

bes$econ <- rowSums(cbind(bes$econpersretro, bes$econgenretro), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$econpersretro) & is.na(bes$econgenretro), NA, 0)

bes$econ <- bes$econ/bes$missingwave

bes$missingpolatt1 <- 1
bes$missingpolatt1[is.na(bes$polattention1)] <- 0
bes$missingpolatt2 <- 1
bes$missingpolatt2[is.na(bes$polattention2)] <- 0
bes$missingpolatt3 <- 1
bes$missingpolatt3[is.na(bes$polattention3)] <- 0
bes$missingpolatt4 <- 1
bes$missingpolatt4[is.na(bes$polattention4)] <- 0
bes$missingpolatt7 <- 1
bes$missingpolatt7[is.na(bes$polattention7)] <- 0
bes$missingpolatt8 <- 1
bes$missingpolatt8[is.na(bes$polattention8)] <- 0
bes$missingpolatt10 <- 1
bes$missingpolatt10[is.na(bes$polattention10)] <- 0
bes$missingpolatt11 <- 1
bes$missingpolatt11[is.na(bes$polattention11)] <- 0
bes$missingpolatt <- bes$missingpolatt1 + bes$missingpolatt2 + bes$missingpolatt3 + bes$missingpolatt4 + bes$missingpolatt7 + bes$missingpolatt8 + bes$missingpolatt10 + bes$missingpolatt11
bes$polattb2 <- rowSums(cbind(bes$polattention1, bes$polattention2), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$polattention1) & is.na(bes$polattention2), NA, 0)
bes$polattb3 <- rowSums(cbind(bes$polattb2, bes$polattention3), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$polattb2) & is.na(bes$polattention3), NA, 0)
bes$polattb4 <- rowSums(cbind(bes$polattb3, bes$polattention4), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$polattb3) & is.na(bes$polattention4), NA, 0)
bes$polattb7 <- rowSums(cbind(bes$polattb4, bes$polattention7), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$polattb4) & is.na(bes$polattention7), NA, 0)
bes$polattb8 <- rowSums(cbind(bes$polattb7, bes$polattention8), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$polattb7) & is.na(bes$polattention8), NA, 0)
bes$polattb10 <- rowSums(cbind(bes$polattb8, bes$polattention10), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$polattb8) & is.na(bes$polattention10), NA, 0)
bes$polattb11 <- rowSums(cbind(bes$polattb10, bes$polattention11), na.rm=T) + ifelse(is.na(bes$polattb10) & is.na(bes$polattention11), NA, 0)
bes$polattention <- bes$polattb11
bes$polattention[bes$missingpolatt>=0 & bes$missingpolatt<=4] <- NA
bes$polattention <- (bes$polattention)/(bes$missingpolatt)


##LISS
x1 <- mean(liss$varimm, na.rm=TRUE)
x2 <- mean(liss$varimm1, na.rm=TRUE)
x3 <- mean(liss$varimm2, na.rm=TRUE)
x4 <- mean(liss$varimm3, na.rm=TRUE)
x5 <- mean(liss$varimm4, na.rm=TRUE)
x6 <- mean(liss$varimm5, na.rm=TRUE)
x7 <- mean(liss$varimm6, na.rm=TRUE)
x11 <- sd(liss$varimm, na.rm=TRUE)
x22 <- sd(liss$varimm1, na.rm=TRUE)
x33 <- sd(liss$varimm2, na.rm=TRUE)
x44 <- sd(liss$varimm3, na.rm=TRUE)
x55 <- sd(liss$varimm4, na.rm=TRUE)
x66 <- sd(liss$varimm5, na.rm=TRUE)
x77 <- sd(liss$varimm6, na.rm=TRUE)
x111 <- min(liss$varimm, na.rm=TRUE)
x222 <- min(liss$varimm1, na.rm=TRUE)
x333 <- min(liss$varimm2, na.rm=TRUE)
x444 <- min(liss$varimm3, na.rm=TRUE)
x555 <- min(liss$varimm4, na.rm=TRUE)
x666 <- min(liss$varimm5, na.rm=TRUE)
x777 <- min(liss$varimm6, na.rm=TRUE)
x1111 <- max(liss$varimm, na.rm=TRUE)
x2222 <- max(liss$varimm1, na.rm=TRUE)
x3333 <- max(liss$varimm2, na.rm=TRUE)
x4444 <- max(liss$varimm3, na.rm=TRUE)
x5555 <- max(liss$varimm4, na.rm=TRUE)
x6666 <- max(liss$varimm5, na.rm=TRUE)
x7777 <- max(liss$varimm6, na.rm=TRUE)
x11111 <- quantile(liss$varimm, c(.80, .90), na.rm=TRUE)
x22222 <- quantile(liss$varimm1, c(.80, .90), na.rm=TRUE)
x33333 <- quantile(liss$varimm2, c(.80, .90), na.rm=TRUE)
x44444 <- quantile(liss$varimm3, c(.80, .90), na.rm=TRUE)
x55555 <- quantile(liss$varimm4, c(.80, .90), na.rm=TRUE)
x66666 <- quantile(liss$varimm5, c(.80, .90), na.rm=TRUE)
x77777 <- quantile(liss$varimm6, c(.80, .90), na.rm=TRUE)
x1 <- c(x1,x11,x111,x1111,x11111)
x2 <- c(x2,x22,x222,x2222,x22222)
x3 <- c(x3,x33,x333,x3333,x33333)
x4 <- c(x4,x44,x444,x4444,x44444)
x5 <- c(x5,x55,x555,x5555,x55555)
x6 <- c(x6,x66,x666,x6666,x66666)
x7 <- c(x7,x77,x777,x7777,x77777)
table <- data.frame(rbind(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7))
colnames(table) <- c("mean", "sd", "min", "max", "e", "n")
table <- table %>% mutate(mean= format(round(mean, 2), nsmall = 3), sd = format(round(sd, 2), nsmall = 3), min = format(round(min, 2), nsmall = 3), max = format(round(max, 2), nsmall = 3), e = format(round(e, 2), nsmall = 3), n = format(round(n, 2), nsmall = 3))
rownames(table) <- c("Scale", "Adapt to Culture", "Cultural Diversity", "Asylum", "Welfare Access", "Too Many Foreigners", "Neighbor Diversity")
table <- xtable(table, type = "latex", latex.environments = "center", caption = "")
print(table, include.rownames=TRUE, include.colnames=FALSE,  sanitize.text.function=identity, only.contents=TRUE,  hline.after = NULL, file=paste(location, "Draft/tables/tableA1a.tex", sep = ""))

##BES
x1 <- mean(bes$varimm, na.rm=TRUE)
x2 <- mean(bes$varimmc, na.rm=TRUE)
x3 <- mean(bes$varimme, na.rm=TRUE)
x4 <- mean(bes$varimmw, na.rm=TRUE)
x11 <- sd(bes$varimm, na.rm=TRUE)
x22 <- sd(bes$varimmc, na.rm=TRUE)
x33 <- sd(bes$varimme, na.rm=TRUE)
x44 <- sd(bes$varimmw, na.rm=TRUE)
x111 <- min(bes$varimm, na.rm=TRUE)
x222 <- min(bes$varimmc, na.rm=TRUE)
x333 <- min(bes$varimme, na.rm=TRUE)
x444 <- min(bes$varimmw, na.rm=TRUE)
x1111 <- max(bes$varimm, na.rm=TRUE)
x2222 <- max(bes$varimmc, na.rm=TRUE)
x3333 <- max(bes$varimme, na.rm=TRUE)
x4444 <- max(bes$varimmw, na.rm=TRUE)
x11111 <- quantile(bes$varimm, c(.80, .90), na.rm=TRUE)
x22222 <- quantile(bes$varimmc, c(.80, .90), na.rm=TRUE)
x33333 <- quantile(bes$varimme, c(.80, .90), na.rm=TRUE)
x44444 <- quantile(bes$varimmw, c(.80, .90), na.rm=TRUE)
x1 <- c(x1,x11,x111,x1111,x11111)
x2 <- c(x2,x22,x222,x2222,x22222)
x3 <- c(x3,x33,x333,x3333,x33333)
x4 <- c(x4,x44,x444,x4444,x44444)
table <- data.frame(rbind(x1,x2,x3,x4))
colnames(table) <- c("mean", "sd", "min", "max", "e", "n")
table <- table %>% mutate(mean= format(round(mean, 2), nsmall = 3), sd = format(round(sd, 2), nsmall = 3), min = format(round(min, 2), nsmall = 3), max = format(round(max, 2), nsmall = 3), e = format(round(e, 2), nsmall = 3), n = format(round(n, 2), nsmall = 3))
rownames(table) <- c("Scale", "Cultural Effect", "Economic Effect", "Welfare Effect")
table <- xtable(table, type = "latex", latex.environments = "center", caption = "")
print(table, include.rownames=TRUE, include.colnames=FALSE,  sanitize.text.function=identity, only.contents=TRUE,  hline.after = NULL, file=paste(location, "Draft/tables/tableA1b.tex", sep = ""))

#################################
##Predicting Response Instability
#################################

model1 <- lm(varimm ~ immigration + polinterest + newsinterest + news + conversation + education + ideology + age + I(age^2) + female, data=liss)
x <- cplot(model1, "age", what = "prediction", n=100)
age <- x[,1]
estimate <- x[,2]
uci <- x[,3]
lci <- x[,4]
setwd(paste(location, "Draft", sep = ""))
pdf("figureA2.pdf", height=6, width=12)
par(mar=c(5,5,2,5))
plot(y=estimate, x=age, type="l", lty=1, bty="n", ylim=c(0.04, 0.16), xlim=c(20,80), yaxt="n", xaxt="n", xaxs="i", yaxs="i", xlab = "", ylab = "", lwd=2)
mtext("Age of Respondent", side=1, line=2.5, cex=1.5)
mtext("Marginal Effect", side=2, line=2.5, cex=1.5)
segments(x0 = 20, x1 = 80, y0 = 0.16, lty=1, col = "azure2", lwd=1.2)
segments(x0 = 20, x1 = 80, y0 = 0.12, lty=1, col = "azure2", lwd=1.2)
segments(x0 = 16, x1 = 80, y0 = 0.08, lty=1, col = "azure2", lwd=1.2)
segments(x0 = 16, x1 = 80, y0 = 0.04, lty=1, col = "azure2", lwd=1.2)
lines(age, lci, col="black", type="l", lty=2, lwd=1.5)
lines(age, uci, col="black", type="l", lty=2, lwd=1.5)
axis(side=2, at=c(0.04, 0.08, 0.12, 0.16), cex.axis=1.25)
par(new = TRUE)
hist(liss$age[liss$age<=80 & !is.na(liss$varimm)], breaks=64, xlim=c(20,80), ylim=c(0,0.03), border="azure4", yaxt="n", xaxt="n", xaxs="i", yaxs="i", ylab = "", xlab = "", main = "", freq=FALSE)
axis(side=1, at=c(20, 30, 40, 50, 60, 70, 80), lty=1, las=1, cex.axis=1.25)
axis(side=4, at=c(0, 0.01, 0.02, 0.03, 0.04), cex.axis=1.25)
mtext("Density of Age", side=4, line=2.5, cex=1.55)
dev.off()

bes$age <- bes$age/100
liss$age <- liss$age/100

##LISS

model1 <- lm(varimm ~ immigration + polinterest + newsinterest + news + conversation + education + ideology + age + I(age^2) + female, data=liss)
model2 <- lm(varimm1 ~ immigration + polinterest + newsinterest + news + conversation + education + ideology + age + I(age^2) + female, data=liss)
model3 <- lm(varimm2 ~ immigration + polinterest + newsinterest + news + conversation + education + ideology + age + I(age^2) + female, data=liss)
model4 <- lm(varimm3 ~ immigration + polinterest + newsinterest + news + conversation + education + ideology + age + I(age^2) + female, data=liss)
model5 <- lm(varimm4 ~ immigration + polinterest + newsinterest + news + conversation + education + ideology + age + I(age^2) + female, data=liss)
model6 <- lm(varimm5 ~ immigration + polinterest + newsinterest + news + conversation + education + ideology + age + I(age^2) + female, data=liss)
model7 <- lm(varimm6 ~ immigration + polinterest + newsinterest + news + conversation + education + ideology + age + I(age^2) + female, data=liss)
table <- stargazer(model1, model2, model3, model4, model5, model6, model7, title="", align=TRUE, covariate.labels=c("Immig. Score","Pol. Int.", "News Int.", "Read News", "Discussion", "Education", "Ideology", "Age", "Age$^{2}$", "Female"), omit="Constant", omit.table.layout=c("c#n-!=!l"), dep.var.labels.include = FALSE, column.sep.width = "2pt", keep.stat=c("n", "adj.rsq"), type="latex", out=paste(location, "Draft/tables/tableA2.tex", sep = ""), star.char = c("+", "*"), star.cutoffs = c(0.10, 0.05), no.space=TRUE)

model1 <- lm(varimm ~ immigration + polattention + issue + knowledge2 + education1 + ideology + age + I(age^2) + female + ethnicity + income_house, data=bes)
model2 <- lm(varimmc ~ immigration + polattention + issue + knowledge2 + education1 + ideology + age + I(age^2) + female + ethnicity + income_house, data=bes)
model3 <- lm(varimme ~ immigration + polattention + issue + knowledge2 + education1 + ideology + age + I(age^2) + female + ethnicity + income_house, data=bes)
model4 <- lm(varimmw ~ immigration + polattention + issue + knowledge2 + education1 + ideology + age + I(age^2) + female + ethnicity + income_house, data=bes)
table <- stargazer(model1, model2, model3, model4, title="", align=TRUE, covariate.labels=c("Immig. Score","Pol. Atten.", "Salience", "Knowledge", "Education", "Ideology", "Age", "Age$^{2}$", "Female", "Ethnicity", "Income"), omit="Constant", omit.table.layout=c("c#n-!=!l"), dep.var.labels.include = FALSE, column.sep.width = "2pt", keep.stat=c("n", "adj.rsq"), type="latex", out=paste(location, "Draft/tables/tableA3.tex", sep = ""), star.char = c("+", "*"), star.cutoffs = c(0.10, 0.05), no.space=TRUE)